【摘 要】
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由于合成孔径雷达(SAR)图像可读性较差,所以对其进行目标检测与识别处理的难度也较大.近年来,随着深度学习(DL)方法的不断发展,许多学者将其引入SAR图像目标检测与识别研究中.该类方法以数据为驱动.其中,监督学习方法更以已标注的数据为基础.但是,SAR图像目标的标注通常是昂贵且耗时的.鉴于此,本文对已公开的SAR图像目标数据集进行了归纳总结.首先,对典型的SAR系统平台进行了介绍,具体包括星载SAR和机载SAR.其次,按照是否包含目标类型信息将已公开的SAR图像目标数据集分为两类,并分别对其进行了介绍.
【机 构】
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北京航空航天大学,北京 100191
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由于合成孔径雷达(SAR)图像可读性较差,所以对其进行目标检测与识别处理的难度也较大.近年来,随着深度学习(DL)方法的不断发展,许多学者将其引入SAR图像目标检测与识别研究中.该类方法以数据为驱动.其中,监督学习方法更以已标注的数据为基础.但是,SAR图像目标的标注通常是昂贵且耗时的.鉴于此,本文对已公开的SAR图像目标数据集进行了归纳总结.首先,对典型的SAR系统平台进行了介绍,具体包括星载SAR和机载SAR.其次,按照是否包含目标类型信息将已公开的SAR图像目标数据集分为两类,并分别对其进行了介绍.最后,为了说明上述数据集的建立具有现实意义,对近年来基于DL方法的SAR图像目标数据集的应用情况进行了总结.这也从侧面说明国内外公开的SAR图像目标数据集可助力基于DL的SAR图像目标检测与识别方法的研究.本文能够为后续展开基于DL方法的SAR图像目标的检测与识别方法研究提供数据和研究思路的参考.
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